피 재승 
마케터 그리고 SEO 전문가 분들은 데이터를 어떻게 특정하고 분석하고 계신가요? 현재 보고있는데 이터의 정합성과 완벽함을 어느정도까지 신경쓰고 계신가요? 데이터 분석 전문가가 아닌 전지적 마케터 혹은 SEO 전문가로서 현재 2024년 디지털 마케팅 시장에서 데이터 분석을 위한 올바른 마음가짐과 자세를 짚어 보겠습니다.
완벽한 데이터는 없다 – 데이터 정합성에 집착하지 말자
GA4의 출현 뿐만아니라 수많은 데이터 분석툴 가운데서 우리 마케터와 SEO 전문가들은 수도없이 많은 데이터와 그리고 분석 툴과 만나게 됩니다. 우리 (=마케터 or SEO 전문가 모두로 칭하겠습니다) 들은 데이터 전문가가 아닙니다. 데이터 정합성이라는 함정에 빠지게 되면 어느순간 데이터를 신뢰할 수 없어지고, 의사결정에 어느 순간 방해가 되는 순간도 있었을 것 입니다. 혼돈이라면 혼돈의 시대에 우리들은 어떤 자세로 데이터 분석을 해야할까요?
이 세상에 완벽한 데이터 분석 툴은 없다
수도없이 많은 데이터 분석 툴을 사용하고 계신 마케터 분들은 분명 같은 성과를 확인하고자 하지만, 서로 다른 숫자를 보여주는 것을 보고 당황하신적은 없으신가요?
그 어떤 데이터 분석 시스템도 서로 소통하며 정합성을 맞추려고 하지않습니다.
또한 데이터 분석 툴은 개인화되어있지 않기 때문에 원하는 데이터를 원하는 모양으로 한눈에 보기 어려울 수 있습니다.
마케터는 각자 시스템이 가진 장단점, 그리고 다루지 못하는 약점들을 파악하고, 필요한 데이터를 보기 위해서 툴을 선택하고 활용해야 할 수 밖에 없습니다. 단 하나의 만사형통 데이터 분석 툴은 아직 세상에 없습니다.
이미 정제되어있는 데이터 – Sampled Data
시스템은 이미 데이터를 정제하여 우리에게 시각화된 대시보드나 숫자로 보여주고 있습니다. 데이터 분석 전문가나 데이터 엔지니어링을 하지 않은 우리가 과연 정합성에 대한 집착을 보일 필요가 있을까요?
조직 내에서 단 하나의 툴을 선택해서 신뢰하고 의사결정하겠다 라고 한다면 그 데이터 툴에서 정말 완벽한 데이터 신뢰도와 정합성을 보여서 그런 결정을 했을까요? 마케터가 데이터 정합성에 의문을 갖고 파고들기 시작하면 점점 마케팅을 위한 데이터 분석보다는 데이터 분석을 위한 데이터 엔지니어링이 되지 않을까 합니다.
마케팅 의사결정을 위해서 마케터는 데이터 자체 정합성에 대한 깊은 의문과 정합성을 맞추고자하는 수많은 시간을 들인 노력보다는 수많은 데이터 시스템 툴이 제공하는 데이터를 통해 어떻게 참고하여 분석할 것인지를 생각하는 것이 중요합니다.
마케터이신가요? 자신을 돌아보면 생기는 데이터 신뢰성에 대한 의문
데이터 분석 툴에서 보여주는 정제된 데이터들을 얼마나 신뢰하고 계신가요? 당연히 수많은 집단의 데이터가 모이게 되면 특정 군집을 만들어주고 데이터는 특정 페르소나를 타겟할 수 있을만큼 정교해집니다.
데이터 수집, 정제가 완벽하게 되었다고 하면, 그럼 데이터를 만들어내는 우리 사람은 어떨까요? 사람들이 데이터를 만들어내는 모든 행동들은 정말 솔직하게 숫자로 보여질까요?
자신의 인터넷 사용 습관을 돌아보세요
각종 분석 툴에 대한 데이터 신뢰성을 잃어가는 이유는 아마도 쿠키종말의 시대가 오고있기 때문일텐데요. 쿠키가 금지되면서 점점 온라인의 잠재고객들을 추적하는게 어려워지고 있습니다. 그 뿐만아니라, 과연 우리들은 인터넷에서 어떻게 행동하고 있을까요? 우리 자신을 돌아본다면 하나의 데이터 분석 툴이 정답! 그 숫자가 정답! 이라고 외치기 어려울 것 같습니다.
방문한 모든 웹사이트의 쿠키를 허용하고 계신가요?
방문자 트래킹에 애먹고 계신 마케터분들, 혹시 본인은 방문한 모든 웹사이트의 쿠키를 허용하고 계셨나요? 저는 아니거든요. 우리 웹사이트에 방문하는 모든 방문자가 그냥 쿠키를 허용해주면 안될까요?
네, 솔직히 쿠키를 허용한다 해도 다시는 마주칠 일이 없을 수도 있어요. 왜냐면 Ad-blocker 를 사용하고 있으니까요.
광고 차단 확장프로그램을 사용하고 있지는 않으신가요? | Ad-blocker
유튜브 광고 혹은 웹페이지상의 디스플레이 광고가 거슬려 ad-blocker를 사용해 모든 광고를 차단하고 계시진 않았나요? 마케터들도 정작 나를 타겟으로 하고 나를 겨냥한 광고가 하루종일 내 웹 브라우저 위를 따라다닌다고 생각한다면 피로감에 지치는건 마찬가지입니다. 광고 차단을 통해 모든 광고나 리타겟팅 광고와 마주치지 않기를 택하는 저와 같은 마케터나 SEO 전문가분들이 아마 많이 계실 것 같습니다. 비밀아닌 비밀이지만 한창 인하우스 마케터로 일하면서 제가 집행하는 광고를 너무 많이 마주쳐 보고싶지 않아 차단하려고 ad-blocker 를 급하게 다운받은 적도 있습니다.
자신의 온라인 구매여정, 콘텐츠 소비 습관을 돌아보세요
링크에 달린 UTM을 제거하신 적이 있나요? – Dark funnel (?)
친구가 보내주었거나, 콘텐츠 내 삽입된 링크, 혹은 검색광고나, 디스플레이 광고나, 블로그 콘텐츠를 클릭하기 전에 링크를 복사&붙여넣기 하여 뒤에 달려있는 UTM을 삭제하고 들어간 마케터분들 혹시 계시나요?
🙋 저요!
이유는 각각 다르겠지만 저는 혹시라도 이후에 리타겟팅 되어 내 광고 혹은 소셜미디어가 해당 상품이나 서비스로 채워질까봐 추적되는게 싫어서 UTM을 제거하고 링크에 들어간적이 수도없이 많습니다.
그렇게 쌓여진 데이터는 Direct 트래픽의 성과일까요? 제가 본 콘텐츠의 성과일까요? 아니면 링크가 공유된 채팅이 속한 소셜미디어 채널의 성과일까요? 아니면 광고의 성과일까요?
UTM을 제거 후 바로 링크를 입력해 들어간 마케터들이 쌓은 데이터는 얼마나 될까요?
소수의 데이터이겠지만 우리들의 구매 여정을 돌아보거나 웹 브라우징 생활습관이나 온라인 구매여정을 들여다보면 데이터의 신뢰성이나 정합성에 집착해서는 데이터 분석과 데이터 드리븐 의사결정에서 한발짝도 나아가기 어려울 수 있습니다.
우리는 한명의 방문자로서 데이터 추적에 동의하고 계신가요?
현 시대의 사용자들의 인터넷 이용 환경을 보면 마냥 완벽한 데이터를 기다리느라 의사결정을 미루고 있을 수 없습니다. 바쁘다 바빠 현대사회에서 우리의 시간과 리소스는 한정적이기 때문에 더 효율적인 데이터 분석을 통해 더 생산성 높은 의사결정을 해내야 합니다. 트렌드와 시장 환경 반응에 민감한 마케팅 실무자일수록 말이죠.
그렇다면 우리 마케터, SEO 전문가들은 어떤 마인드로 데이터 분석을 해야할까요?
불완전한 데이터를 대하는 마케터의 자세 – 이 정도면 충분해! 마인드셋
5.26% vs 5.3% vs 5%
우리가 운영하는 프로젝트 하나의 웹 페이지 혹은 광고의 전환율 성과 데이터의 수치라고 가정해봅니다.
너무나 당연스럽게 우리는 데이터를 소수점 두자리까지 늘려서 보고 있지는 않나요?
광고 전환율이 5%일때와 5.26%일때, 우리가 취하는 마케팅 액션이 달라질까요? 5.3%와 5%의 전환율을 분석하면 서로 각각 다른 메세지를 주고 있나요?
우리는 자연스럽게 누구나 그렇게 보고있기 때문에 당연스럽게 복잡하고 직관성이 떨어지는 소수점 두자리의 성과를 항상 보고 있었던 것은 아닐까요?
조금 더 심플하고 직관적으로 데이터에 접근하는 마인드셋이 우리들에게 필요할 것 같습니다.
마케팅 액션의 방향성을 짚어주는 데이터 포인트만 짚자 – 가져야 할 올바른 자세
방향성을 묻는 질문들 예시
- 어떤 광고가 더 성과가 좋은가? 어떤 랜딩페이지가 더 많은 전환을 만드는가?
- 트래픽 혹은 목표 수치는 상승 중인가, 하락중인가?
- 어떤 페이지가 회원가입을 더 많이 전환시키는가?
- 영상 콘텐츠가 구매 전환에 기여하고 있는가?
- 발송한 이메일이 얼마나 회원가입 전환에 영향을 끼치고 있는가?
위와 같이 마케팅 의사결정을 위해서 우리의 전략 방향성과 일치하거나, 데이터 분석에서 실행으로 이어질 수 있는 유의미한 포인트를 짚을 수 있는 효율적인 데이터 분석 방법이 필요합니다. 우리는 데이터 어카운턴트도, 엔지니어도, 사이언티스트도 아닙니다.
데이터 분석을 통해 우리가 알아야 할 것만 아는게 중요합니다.
마케터인데 SQL, 파이썬 공부해야 하나요?
연차가 쌓일수록 우리들은 주로 신입 마케터분들이나 마케터로 전향하고자 하는 분들에게 자주 듣게되는 질문인 것 같습니다. 저 스스로도 마케터로 첫 발을 내딛으면서 고민해본적이 있었던것 같습니다. 마케팅 전문가로서 성장을 위해서라거나 마케터, SEO전문가로서 스스로의 가치를 높이기 위해서라고 생각하신다면 “SQL, 파이썬을 공부해야 하나요?” 라는 질문에는 “아니요” 라고 답하겠습니다. 이미 두 언어의 수준급 실력을 갖고 업무에 활용할 수 있는 정도라면 본인의 생산성과 업무 효율성을 늘려줄 수도 있겠습니다. 어쩌면 실무 시 기본적인 활용법을 통해 필요한 데이터를 추출하거나 확인할 필요가 있을수도 있습니다. 그렇다면 정말 딱 필요한 만큼 공부해 필요한 데이터를 확인하는 정도면 충분하다고 생각합니다. 하지만, 실제 마케터들이 RAW 데이터에 접근할 수 있도록 허락하는 조직도 많지는 않을 것 같습니다.
데이터 분석에 통달한 마케터가 되기 위해서 SQL, 파이썬을 깊히 파고들어 공부하겠다는 것은 마치
‘모기 한마리를 잡기 위해 탱크를 만들어보겠어’ 정도의 다짐이 될 수도 있습니다.
마케터들은 이미 갖추어진 시스템 속에서 필요한 만큼만 데이터를 활용 분석하고 분석 결과를 바탕으로 마케팅 전략과 의사결정을 해나가며, 진행된 마케팅 액션에 대한 회고를 통해 새로운 전략을 기획할 수 있도록 마케터로서 데이터를 대하는 마인드셋과 자세를 갖추는게 중요합니다.
